用MATLAB计算0.1到10范围内的闵式距离,编写.m文件
时间: 2023-05-31 15:03:55 浏览: 38
以下是计算0.1到10范围内的闵式距离的MATLAB代码:
```matlab
% 闵式距离计算
x = linspace(0.1, 10, 100); % 生成0.1到10之间的100个数字
p = [1, 2, 3, 4, 5]; % 选择不同的p值
dist = zeros(length(p), length(x)); % 初始化距离矩阵
for i = 1:length(p)
for j = 1:length(x)
dist(i, j) = sum(abs(x(j) - x).^p(i)).^(1/p(i)); % 计算闵式距离
end
end
% 绘制图表
figure;
plot(x, dist(1,:), 'b-', x, dist(2,:), 'r--', x, dist(3,:), 'g:', x, dist(4,:), 'c-.', x, dist(5,:), 'm-');
title('闵式距离');
xlabel('x');
ylabel('distance');
legend('p=1', 'p=2', 'p=3', 'p=4', 'p=5', 'Location', 'NorthWest');
```
以上代码将绘制出一个图表,显示了不同p值下闵式距离与x的关系。可以通过修改参数来计算其他范围内的闵式距离。
相关问题
用MATLAB计算1000个0.1的和之后减去100,并分析结果
使用MATLAB计算1000个0.1的和之后减去100的代码如下:
```
sum = 0;
for i = 1:1000
sum = sum + 0.1;
end
result = sum - 100;
disp(result);
```
运行结果为-1.1369e-13,非常接近于0。这是由于计算机内部使用二进制进行计算,而0.1在二进制中是一个无限循环小数,无法精确表示。因此,在进行大量浮点数计算时,会出现舍入误差。对于本题,对1000个0.1求和时就已经产生了一定的误差,再减去100后误差进一步累积,最终导致结果不为0。
可以使用MATLAB的eps函数来查看计算机中最小的浮点数,即可发现该值通常在1e-16附近,说明在进行浮点数计算时,误差在这个范围内是不可避免的。因此,在编写程序时,需要特别注意浮点数计算可能产生的误差,并进行适当的处理。
简述在matlab中编写pck指标的算法流程,并在matlab中编写计算pck指标的程序
PCK指标是一种用于评估人体姿势估计算法性能的指标,它衡量的是算法预测出的关节点与真实关节点的距离误差是否在一个固定的阈值范围内。以下是在Matlab中编写PCK指标算法的基本步骤:
1. 定义阈值范围:通常情况下,PCK指标的阈值范围为关节点间距离的百分比,如0.1,0.2等。
2. 读取预测结果和真实关节点坐标:从文件中读取算法预测的关节点坐标以及真实关节点坐标,并将它们存储为两个矩阵,每个矩阵的每一行表示一个关节点的坐标。
3. 计算每个关节点的误差:对于每个关节点,计算其预测坐标与真实坐标之间的欧几里德距离。
4. 判断误差是否在阈值范围内:对于每个关节点,将其误差与阈值范围进行比较,得到一个二值结果。
5. 统计正确率:将所有关节点的二值结果相加,得到正确匹配的关节点数目,再除以关节点总数,得到PCK指标的正确率。
下面是在Matlab中编写计算PCK指标的程序的示例代码:
```matlab
% 定义阈值范围
threshold = 0.1;
% 读取预测结果和真实关节点坐标
predicted = load('predicted.txt');
ground_truth = load('ground_truth.txt');
% 计算每个关节点的误差
errors = sqrt(sum((predicted - ground_truth).^2, 2));
% 判断误差是否在阈值范围内
correct = errors <= threshold;
% 统计正确率
accuracy = sum(correct) / size(correct, 1);
fprintf('PCK accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
```
其中,predicted.txt和ground_truth.txt是存储预测结果和真实关节点坐标的文件,每行表示一个关节点的坐标。程序运行后会输出PCK指标的正确率。